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Aplicaciones de la Analítica y la Minería de Datos en la Gestión de Recursos Humanos Natalia Moreno Rodríguez Universidad Nacional de Colombia Facultad de Minas, Departamento de Ingeniería de la Organización Medellín, Colombia 2018
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Aplicaciones de la Analítica y la Minería
de Datos en la Gestión de Recursos
Humanos
Natalia Moreno Rodríguez
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Minas, Departamento de Ingeniería de la Organización
Medellín, Colombia
2018
Aplicaciones de la Analítica y la Minería
de Datos en la Gestión de Recursos
Humanos
Natalia Moreno Rodríguez Ingeniera administradora, Especialista en Ingeniería Financiera
Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:
Magister en Ingeniería Administrativa
Director
Juan David Velásquez Henao, MSc, PhD
Profesor Titular
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Minas, Departamento de Ingeniería de la Organización
Medellín, Colombia
2018
Resumen y Abstract V
Resumen
La analítica y los sistemas de información de Recursos Humanos les permiten a los profesionales
de esta área tener mayor credibilidad profesional y rigor en la toma de decisiones. A pesar de esto,
el uso de la analítica en las áreas de Recursos Humanos se ha desarrollado de manera más lenta
que en otras funciones del negocio y, aunque en los últimos años la literatura alrededor del uso
de la analítica en la Gestión de Recursos Humanos ha venido aumentando, ésta aún es considerada
como una innovación en estado de difusión. El objetivo de esta investigación es identificar los
diferentes usos o aplicaciones que la analítica y la minería de datos ha tenido en los diversos
campos de la Gestión de Recursos Humanos, por medio de una revisión sistemática de literatura,
para brindar herramientas a los profesionales de Recursos Humanos así como a los investigadores,
para decidir sobre futuras inversiones e investigaciones adicionales que permitan que el uso de la
analítica en Recursos Humanos continúe expandiéndose. Los resultados permiten concluir que
la analítica y la minería de datos tiene una gran variedad de aplicaciones en la Gestión de Recursos
Humanos permitiendo resolver problemas en áreas como la atracción, selección e incorporación,
la evaluación del desempeño, el desarrollo y planes de sucesión, formación, análisis y descripción
de puestos, retención y otras, en donde se han aplicado una gran diversidad de técnicas que
permiten dar solución a estos problemas. Es posible concluir que existe un gran potencial de
investigación en la aplicación de analítica y minería de datos para dar solución a los problemas y
apoyar la toma de decisiones de los profesionales en esta área.
Palabras clave: analítica, minería de datos, Recursos Humanos, Gestión de Recursos Humanos
(GRH), analítica de Recursos Humanos
Abstract
Analytics and HR information Systems allow HR professionals to have greater professional
credibility and rigorousness in their decision making. However, the use of analytics in Human
Resources areas has developed more slowly than in other business functions and, although in the
past few years the literature around the use of analytics in Human Resource Management has
been on the rise, it is still considered to be an innovation in diffusion state. The objective of this
research it to identify the different uses or applications that analytics and data mining have had
on the various areas of Human Resource Management, through a systematic literature review, in
order to provide tools to HR Professionals and researchers to decide on future investments and
Resumen y Abstract VI
research that will allow the use of analytics in Human Resources to continue growing. The results
lead to conclude that analytics and data mining have a great variety of applications in Human
Resource Management and can help solve problems in areas such as talent attraction, selection
and incorporation, performance assessment, development and succession planning, training, job
analysis and descriptions, retention and others, where diverse techniques have been applied in
order to solve these problems. It is possible to conclude that there is great potential for future
research in the application of analytics and data mining in order to solve the problems and support
decision making of professionals in this area.
Keywords: analytics, data mining, Human Resources, Human Resource Management (HRM), HR
analytics
Contenido VII
Contenido
Resumen ..................................................................................................................................... V
Lista de Figuras ...................................................................................................................... VII
Lista de Tablas ........................................................................................................................ IX
Introducción ...............................................................................................................................1
1. Generalidades .....................................................................................................................3
1.1 Gestión de Recursos Humanos .......................................................................................3
1.2 Analítica y minería de datos ...........................................................................................4
2. Protocolo de Investigación .................................................................................................7
3. Resultados ...........................................................................................................................9
4. Discusión ........................................................................................................................... 17
4.1 ¿Qué aplicaciones se le han dado a la analítica y la minería de datos en la Gestión de
Recursos Humanos y en qué áreas o campos? .................................................................... 17
4.2 ¿Cuáles son las técnicas o herramientas de analítica y de minería de datos más utilizadas
en Recursos Humanos? ....................................................................................................... 20
4.3 ¿Cómo ha evolucionado el uso de analítica en Recursos Humanos a través de los años?
23
4.4 ¿Cuáles son los principales resultados obtenidos en las investigaciones? .................... 26
5. Conclusiones ..................................................................................................................... 30
Bibliografía ............................................................................................................................... 32
Contenido VIII
Lista de Figuras
Figura 1: Cantidad de documentos publicados por año ................................................................9 Figura 2: Cantidad de citaciones, según el año de publicación ................................................... 10 Figura 3: Histograma de índice h de los autores ......................................................................... 13 Figura 4: Número de artículos según el país de procedencia ...................................................... 15
Figura 5: Histograma de Palabras Clave que se repiten más de una vez..................................... 16
Contenido IX
Lista de Tablas
Tabla 1: Citaciones por artículo ................................................................................................. 10 Tabla 2: Artículos con más de 10 citaciones .............................................................................. 11 Tabla 3: Autores con el mayor índice H ..................................................................................... 12 Tabla 4: Número de Artículos según fuente de Publicación ....................................................... 14
Tabla 5: Número de casos encontrados por área de aplicación ................................................... 18 Tabla 6: Número de casos en los que se aplica cada tipo de técnica de la analítica o minería de
datos, según el área de Recursos Humanos ................................................................................ 21 Tabla 7: Técnicas de minería de datos utilizadas y número de aplicaciones............................... 22
Tabla 8: Número de modelos descritos según su tipo y el año ................................................... 25 Tabla 9: Número de modelos descritos, según el tipo de técnica utilizada y el año .................... 25
Introducción
El área de Recursos Humanos se ha venido transformando desde hace algunos años, pasando de
ser un área administrativa o de mantenimiento, a una función estratégica para el negocio cuyo
propósito debe ser el de agregar valor para éste [1]. En la medida en que la tecnología se propaga
en los procesos relacionados con la Gestión de Recursos Humanos, la analítica y los sistemas de
información de Recursos Humanos, los cuales han evolucionado desde sistemas de transacciones
simples hasta sistemas de soporte a la decisión, han sido parte de esta transformación y han
permitido cambiar los servicios que Recursos Humanos brinda al interior de las organizaciones,
así como su rol [2]. Aunque muchas decisiones requieren el uso del juicio, estas herramientas le
permiten al área de Recursos Humanos tener mayor credibilidad profesional y rigor en la toma de
decisiones. Por esto, Ulrich y Dulebohn [1] identifican la analítica de Recursos Humanos como
una de las 4 áreas hacia las cuales se debe dirigir la inversión futura en las áreas de Recursos
Humanos.
A pesar de esto, el uso de la analítica en las áreas de Recursos Humanos se ha desarrollado de
manera más lenta que en otras funciones del negocio, como por ejemplo Mercadeo, donde se ha
visto una revolución en la manera cómo las compañías buscan entender y brindar soluciones a sus
consumidores, gracias a que la capacidad para recolectar, almacenar y analizar grandes volúmenes
de datos ha cambiado la manera en la que se toman las decisiones en los negocios, aquellas que
anteriormente se tomaban con base en el instinto o la experiencia [3]. De acuerdo con la
investigación realizada por Marler y Bourdeau [4], el término “HR Analytics” aparece por
primera vez en la literatura en el año 2003, más enfocado al contexto de la inteligencia de negocios
que a la definición actual de Analytics y, a pesar de que en los últimos años la literatura alrededor
del uso de la analítica en Gestión de Recursos Humanos ha venido aumentando, ésta aún es
considerada como una innovación en estado de difusión y el porcentaje de compañías que
declaran utilizar analítica en la definición o implementación de la estrategia de Recursos Humanos
es sorprendentemente bajo.
Uno de los motivos por los que la analítica ha tenido una evolución más lenta en el campo de
Recursos Humanos que en otros es debido a que los profesionales de esta área no tienen el
conocimiento, las habilidades y la visión necesarios para hacerse las preguntas correctas sobre la
data que tienen a la mano, esto sumado a que los profesionales de Recursos Humanos usualmente
no están formados en el área de la analítica y los equipos de analítica usualmente no están
Introducción 2
familiarizados con los Recursos Humanos [5]. Otros artículos resaltan la falta de habilidades de
los profesionales de Recursos Humanos alrededor de la analítica como una de las principales
barreras para avanzar en su incorporación [1] [6] [7] [8] [9]. Por otro lado, la mayoría de la
literatura que aborda el tema de analítica en Recursos Humanos es de carácter promocional y
brinda poca información que permita llevar las ideas a la práctica [10]; se enfoca en responder la
pregunta ¿Cómo funciona la analítica en Recursos Humanos? y presenta un marco de referencia
teórico [4]. Debido a que la implementación y difusión de la analítica en las áreas de Recursos
Humanos depende en gran medida de los profesionales que lideran estas áreas, es relevante contar
con referentes y estudios sobre las aplicaciones o usos que la analítica puede tener en las diferentes
sub-áreas de Recursos Humanos.
El objetivo de esta investigación es identificar los diferentes usos o aplicaciones específicas que
la analítica puede tener en los diversos campos de la Gestión de Recursos Humanos para brindar
herramientas a los profesionales de Recursos Humanos así como a los investigadores, para decidir
sobre futuras inversiones e investigaciones adicionales que permitan que el uso de la analítica en
Recursos Humanos pase de la teoría a la práctica y continúe expandiéndose. Por lo tanto, esta
investigación busca responder las siguientes preguntas, a través de un proceso de Revisión
Sistemática de Literatura:
1- ¿Qué aplicaciones se le han dado a la analítica en el campo de la Gestión de Recursos
Humanos y en qué áreas?
2- ¿Cuáles son las técnicas o herramientas de analítica y minería de datos más utilizadas en
Recursos Humanos?
3- ¿Cómo ha evolucionado el uso de analítica en Recursos Humanos a través de los años?
4- ¿Cuáles son los principales resultados obtenidos?
1. Generalidades
1.1 Gestión de Recursos Humanos
El área de Recursos Humanos surgió en las organizaciones a principios del siglo XX con el
objetivo de generar valor por medio de la gestión efectiva y la racionalización de las relaciones
con los empleados, como resultado de las condiciones presentadas por la primera Guerra Mundial,
incluyendo la escasez de mano de y el rápido incremento en los salarios [1]. Posterior a la guerra,
el enfoque de Recursos Humanos fue interno, y buscaba manejar los retos que presentaban los
sindicatos y las relaciones laborales, sin embargo, en los años 80 comenzó una transformación en
la Gestión de Recursos Humanos, de un área administrativa hacia una función central del negocio
que contribuye a la efectividad organizacional [1]. Los cambios en el entorno, incluyendo la
globalización, cambios en la demografía, la búsqueda de la rentabilidad por medio del
crecimiento, cambios en la tecnología, el capital humano y las organizaciones mismas han llevado
a que, cada vez más, la Gestión de Recursos Humanos sea vista como una fuente de ventaja
competitiva y cobre mayor importancia en las organizaciones [11].
Martha Alicia Alles en su libro Dirección Estratégica de Recursos Humanos: Gestión por
Competencias [12], define un modelo para la Gestión de Recursos Humanos compuesto por las
siguientes seis áreas o campos de trabajo:
Análisis y Descripción de Puestos: su objetivo es recoger la información básica de los
puestos de trabajo necesarios en una organización para definirlos correctamente,
incluyendo las tareas a realizar, el contexto en el que se realizan, los requerimientos
específicos y el tipo de personas que deben ocupar cada posición.
Atracción, Selección e Incorporación: su objetivo es realizar una correcta selección de
personas, asegurando que exista una correspondencia entre las expectativas del candidato
y la empresa y buscando generar una relación fructífera entre ambos.
Desarrollo y Planes de Sucesión: busca incrementar las capacidades intelectuales y
conductuales de los empleados y de esta manera asegurar su crecimiento y avance de
carrera, con el objetivo final de cuidar el capital intelectual de la compañía. Este campo
está estrechamente relacionado con el de Formación y el de Evaluación de Desempeño.
Formación: busca lograr que las personas realicen mejor su trabajo, preparándolas para
desempeñarse con éxito en su puesto, en el presente y también a futuro.
Capítulo 1. Generalidades 4
Evaluación del Desempeño: su objetivo es valorar el comportamiento del empleado en
relación al trabajo y de esta manera poder tomar decisiones relacionadas con desarrollo,
remuneración y formación.
Remuneración y Beneficios: su objetivo es asegurar el pago equitativo dentro de la
compañía, manteniendo su competitividad en el reclutamiento, contratación y en la
retención de los empleados.
Los Sistemas de Información que se utilizan en la Gestión de Recursos Humanos almacenan
información sobre los empleados en cada uno de estos procesos, incluyendo información
demográfica, sobre su historia laboral, habilidades y competencias, educación, desempeño, la
formación y desarrollo que ha tenido el empleado, casos disciplinarios, esquemas de
participación, resultados de encuestas de actitud, entre otras [5], la cual puede ser utilizada para
soportar la toma de decisiones.
De acuerdo con Ulrich y Dulebohn [1], hacia el futuro, Recursos Humanos debe estar enfocado
en generar valor a la organización y para lograrlo, debe enfocar sus inversiones en:
El departamento de Recursos Humanos, es decir, transformar la estructura del área
Las prácticas de Recursos Humanos, buscando que estén alineadas con la estrategia
y los grupos de interés externos, que sean integradas entre sí y que sean innovadoras.
Los profesionales de Recursos Humanos, mejorando y actualizando las habilidades
y competencias de los profesionales que trabajan en el área
Analítica de Recursos Humanos, que brinde mayor rigor en la toma de decisiones y
le permita al área tener mayor credibilidad profesional.
1.2 Analítica y minería de datos
La analítica es un método para la manipulación tecnológica de información que provee una visión
sobre un asunto relevante y permite tomar decisiones con base en las evidencias [10]. Los datos
analizados pueden ser estructurados, no estructurados, o una mezcla de ambos, es decir híbridos.
Por lo tanto, la analítica permite comprender una situación a partir de una mezcla compleja de
datos y encontrar valor oculto en éstos. Según Fitz-enz y Mattox [13], existen tres niveles de la
analítica: la descriptiva, que describe relaciones entre datos y patrones históricos; la predictiva,
que utiliza datos actuales e históricos para hacer predicciones del futuro con base en
probabilidades y posibles resultados; y la prescriptiva, que va más allá de las predicciones y
presenta alternativas de decisiones y sus impactos. La estadística es uno de los componentes
Capítulo 1. Generalidades 5
principales de la analítica pero ésta también implica el entendimiento del problema, sus
interacciones y relaciones.
La minería de datos es un proceso de analítica que consiste en analizar grandes volúmenes de
datos que están disponibles en distintas fuentes para transformarlos en información útil, es decir,
es la búsqueda de información nueva, valiosa y no trivial, en grandes volúmenes de datos y es el
resultado del esfuerzo conjunto entre las habilidades humanas para describir los problemas y las
metas y las habilidades computacionales de búsqueda. El proceso de minería de datos cuenta de
5 pasos: 1) definir el problema, 2) recolectar los datos, 3) pre-procesar los datos, 4) estimar el
modelo y 5) interpretar el modelo y sacar conclusiones. Al igual que la analítica, la minería de
datos también se clasifica en descriptiva, cuando busca identificar patrones y describir la
información para que pueda ser interpretada; o en predictiva, cuando busca predecir valores
futuros o desconocidos de otras variables de interés [14] [15]. Las técnicas o métodos de minería
de datos se clasifican en:
Técnicas de clasificación: permiten clasificar los datos en una o varias categorías previamente
identificadas. Algunas de las técnicas de clasificación más utilizadas son [14] [15]:
Aquellas basados en la teoría Bayesiana de decisión. El objetivo de esta teoría es
minimizar la probabilidad de tomar una decisión equivocada.
Aquellas basadas en reglas de clasificación, que utilizan reglas SI-ENTONCES para
predecir la clase. En esta categoría se incluyen técnicas de árboles de decisión, algoritmos
evolutivos y algoritmos genéticos.
Redes neuronales, las cuales aprenden de la experiencia y errores del pasado y entrega un
resultado con base en la comparación con un límite o umbral establecido.
Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), cuyo objetivo es encontrar un hiperplano óptimo
en el espacio de los datos, con base en el principio de minimización del riesgo estructural
(SRM) y la teoría de aprendizaje estadístico.
K-nearest neighbor (KNN). Esta técnica busca identificar el valor óptimo de K que
minimiza el error al calcular la distancia entre los datos de prueba y los de entrenamiento.
Razonamiento basado en casos (CBR). Esta técnica almacena los datos como casos.
Cuando existe un nuevo caso para clasificar, primero busca si ya existe un caso igual para
determinar el resultado. Si no existe, busca aquellos que sean similares al nuevo caso.
Técnicas de agrupamiento: permiten identificar una serie de categorías en las que se pueden
agrupar los datos [15]. Es similar a las técnicas de clasificación ya que agrupa los datos en
categorías con la diferencia de que en este caso las categorías no están identificadas previamente.
Algunas de las técnicas de agrupamiento son [14]:
Capítulo 1. Generalidades 6
K-means. Es uno de los algoritmos no supervisados más simples y se utiliza para
distinguir entre datos similares o no similares y generar una agrupación significativa.
Fuzzy C-means. Esta técnica se basa en el principio de que cada dato puede pertenecer a
más de un cluster y en cada uno tiene un valor diferente entre 0 y 1, de manera que la
suma de todos es 1.
Reglas de asociación: Se utilizan para determinar la relación entre los elementos de un set de
datos. Las reglas deben satisfacer un límite mínimo de soporte y un límite mínimo de confianza
que son definidos por el usuario o por expertos en el área. Algunas técnicas de reglas de
asociación son:
El Algoritmo a priori. Es una técnica de reglas de asociación que se utiliza para analizar
ítems frecuentes con base el conocimiento previo de las propiedades de éstos.
Reglas de asociación multidimensionales. Se utilizan para analizar atributos que tienen
más de una dimensión al mismo tiempo y las reglas de asociación cuantitativas, que se
refieren a un tipo especial de reglas en la forma de X Y en la que al menos una de las
variables debe ser numérica.
Descubrimiento de secuencias. Se utiliza para identificar patrones en los eventos que
están organizados dentro de un set de datos.
Técnicas de regresión: permite identificar una función de predicción para predecir el valor de
variable [15]. Existen varios métodos de regresión, incluyendo análisis de series de tiempo,
regresión no paramétrica, regresión robusta, regresión ridge, regresión no lineal, aprendizaje
profundo o machine learning [14].
Otras técnicas de minería de datos incluyen [15]:
- Resumen (summarization): permite encontrar una descripción compacta de una serie de
datos
- Modelos de dependencia: permite identificar un modelo que describe las dependencias
entre variables
- Detección de cambios y desviaciones: permite identificar los cambios más significativos
en una serie de datos.
- Algoritmos genéticos, que combinan métodos de evolución computacionales con
algoritmos de optimización.
- Teoría de Rough Set (RS). Se utiliza para encontrar relaciones estructurales entre datos
imprecisos o con ruido en el espacio de clasificación.
- Aquellas con enfoque Fuzzy. La teoría Fuzzy set permite trabajar con datos vagos o
inexactos.
2. Protocolo de Investigación
En esta sección se describe el protocolo de investigación o los pasos metodológicos para lograr
responder a las preguntas de investigación.
El método de investigación que se utilizará para responder a las preguntas de investigación
presentadas anteriormente es el mapeo sistemático de literatura. Un mapeo sistemático de
literatura es una metodología para identificar, evaluar e interpretar la literatura disponible sobre
un tema en particular utilizando estudios primarios ya existentes y publicados [16]. A diferencia
de una revisión de literatura simple, una revisión sistemática debe ser rigurosa y justa y se realiza
siguiendo una estrategia de búsqueda definida previamente que incluye una etapa de planeación,
una de ejecución y una de reporte [16]. Una revisión sistemática de literatura permite sintetizar
la evidencia sobre un tema, identificar vacíos en la investigación actual y sugerir áreas para
investigaciones futuras, así como proveer un marco de referencia para éstas [16].
A continuación se describe el protocolo de investigación:
Base de datos bibliográfica: Scopus.
Tipo de documentos: artículos publicados en revistas indexadas.
Período analizado: toda la información disponible hasta agosto de 2017.
Cadena de Búsqueda: Con el objetivo de obtener la mayor cantidad de artículos
relacionados con el uso de la analítica en Recursos Humanos, se definieron palabras
claves relacionadas con estas dos áreas de estudio (la analítica y Recursos Humanos).
Debido a que el área de Recursos Humanos es amplia y tiene muchas sub-áreas y procesos
relacionados, la cadena de búsqueda utilizada incluyó palabras clave identificadas en
artículos revisados en la preparación inicial de la investigación.
((TITLE-ABS-KEY ( "analytics" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "data analytics" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "data science" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "data mining" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "big data" ) ) AND ( TITLE-ABS-KEY ( "employee recruit*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "talent staff*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "employee selection" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "hiring" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "Talent attract*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "human resources" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "human resource management" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "talent manag*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "career manag*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "Succession plan*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "career plan*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "Employee Assess*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "performance manag*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "Employee Develop*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "employee reten*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "turnover prediction" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "employee engag*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "Talent Plan*" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "WORKFORCE PLAN*" ) OR ( title AND abs KEY ( "compensation" AND "employee" ) ) ) )
Capítulo 2. Protocolo de Investigación 8
AND ( LIMIT-TO ( DOCTYPE , "ar" ) ) AND ( LIMIT-TO ( SRCTYPE , "j" ) ) AND ( EXCLUDE ( SUBJAREA , "MEDI" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "ENER" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "ENVI" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "AGRI" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "HEAL" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "MATE" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "EART" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "PHYS" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "BIOC" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "CENG" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "CHEM" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "NEUR" ) OR EXCLUDE ( SUBJAREA , "NURS"))
Criterios de inclusión y exclusión: Luego de la recuperación automática de la cadena de
búsqueda descrita anteriormente, se realizó una revisión manual del título y el resumen
de los artículos. Se incluyeron artículos con base en los siguientes criterios:
(1) Se da solución a un problema específico de una de las áreas relacionadas con la
gestión del Talento Humano en un negocio.
(2) Hace referencia al uso de herramientas de analítica para la solución del problema.
Áreas temáticas: Se excluyeron las áreas de Medicina, Enfermería, Ciencia del Medio
Ambiente, Agricultura y Ciencias biológicas, Salud, Matemáticas, Energía, Física,
Ingeniería Química, Neurología, Ciencia de los Materiales, Ciencia de la Tierra y los
Planetas, Química, Neurociencia, Bioquímica, Genética y Biología Molecular.
Información recolectada: Los siguientes datos fueron extraídos de cada artículo
seleccionado para realizar el análisis de los resultados:
o Autores.
o Nombre de la revista.
o Año de publicación.
o Citaciones al artículo.
o Índice H de los autores.
o País de procedencia
o Palabras clave
o Descripción del problema
o Áreas de la Gestión del Talento Humano a las que se refiere el problema
abordado
o Técnicas de analítica y/o minería de datos utilizadas en la solución del problema
o Tipo de modelo utilizado
3. Resultados
Como resultado de la búsqueda utilizando la cadena descrita anteriormente se encontraron 200
documentos. Después de realizar la revisión manual y aplicar los criterios de inclusión y
exclusión se seleccionaron 37 artículos para responder las preguntas de investigación, los cuales
se encuentren incluidos en la parte final de las referencias bibliográficas [17 – 52]. Esto implica
que la cadena de búsqueda solo tiene una precisión de 37/200, lo que es bastante bajo e implica
que un estudio posterior a este trabajo, estaría basado fundamentalmente en la revisión por parte
del experto más que en la obtención automática de los documentos, lo que dificulta enormemente
la tarea de actualización del estudio.
La Figura 1 muestra la cantidad de artículos escritos por año. El primer artículo encontrado fue
del año 2003 y posteriormente se mantuvo en niveles muy bajos hasta el año 2011. En este año
hubo un incremento significativo con respecto a los años anteriores, pero no se sostuvo para los
años siguientes, disminuyendo en el año 2012 y manteniéndose estable hasta el 2015.
Posteriormente, el año 2016 registró la mayor cantidad de artículos, mostrando un incremento
significativo, pero disminuyó de nuevo en el año 2017 a las cantidades que se venían generando
en los años anteriores.
Figura 1: Cantidad de documentos publicados por año
Capítulo 3. Resultados 10
Estos resultados reflejan la lenta evolución que ha tenido el uso de la analítica en los campos de
la Gestión de Recursos Humanos, como se mencionó en la introducción de esta investigación, a
pesar del gran potencial que existe en esta área.
Por otro lado, la Figura 2 muestra el número de citaciones de los artículos, según su año de
publicación.
Figura 2: Cantidad de citaciones, según el año de publicación
Se puede concluir que los primeros artículos publicados que abordan las aplicaciones de la
analítica y la minería de datos en las áreas de Recursos Humanos, comprendidos entre el 2003 y
el 2008, son los de mayor relevancia para futuros estudios, especialmente aquellos escritos en el
año 2008, en donde sólo se identificaron 2 artículos publicados pero los cuales han tenido la mayor
cantidad de citaciones.
El 43% de los artículos no han tenido ninguna citación y tan sólo el 22% tienen más de 10
citaciones, como se muestra en la Tabla 1, lo cual indica que los investigadores usan como
referencia los mismos artículos base, que, como se evidenció en la Figura 2, son aquellos artículos
escritos inicialmente.
Tabla 1: Citaciones por artículo
Citaciones Número de Artículos Porcentaje del total
Ninguna 16 43%
Entre 1 y 10 13 35%
Más de 10 8 22%
Capítulo 3. Resultados 11
En la Tabla 2 se listan los artículos que han tenido más de 10 citaciones, incluyendo la información
sobre sus autores. El artículo que tiene la mayor la cantidad de citas es del año 2008, seguido por
los artículos publicados en los años 2003 y 2006, lo cual coincide con lo observado previamente
en la Figura 2. Esto permite concluir que estos artículos son los de mayor relevancia para las
investigaciones que se han desarrollado posteriormente. El año 2011, que fue el año con mayor
número de citas después del 2008, tiene tres artículos incluidos en la Tabla 2.
Tabla 2: Artículos con más de 10 citaciones
Título Año Autor (índice H)
Índice
H del
autor
Citaciones
Data mining to improve personnel
selection and enhance human capital: A
case study in high-technology industry
2008 Chien, C.F.
Chen, L.F
23
9 131
Integrating fuzzy data mining and fuzzy
artificial neural networks for
discovering implicit knowledge
2006
Huang, M.J.
Tsou, Y.L.
Lee, S.C.
7
1
2
40
Developing the profiles of truck drivers
for their successful recruitment and
retention: A data mining approach
2003 Min, H.
Emam, A.
28
3 39
Formal model for assigning human
resources to teams in software projects 2011
André, M.
Baldoquín, M.G.
Acuña, S.T.
1
3
9
37
Data mining techniques for better
decisions in human resource
management systems
2008
Ranjan, J.
Goyal, D.P.
Ahson, S.I.
9
15
8
31
Employee churn prediction 2011 Saradhi, V.V.
Palshikar, G.K.
2
7 17
Visualizing Informal Professional
Development Networks: Building a
Case for Learning Analytics in the
Workplace
2013 de, Laat, M.
Schreurs, B.
13
4 14
Talent and analytics: new approaches,
higher ROI 2011
Harris, J.G.
Craig, E.
Light, D.A.
10
2
4
13
An integrated e-recruitment system for
automated personality mining and
applicant ranking
2012
Faliagka, E.
Tsakalidis, A.
Tzimas, G.
4
18
9
11
Ninguno de los autores se repite dentro de la Tabla 2 y sólo cuatro de estos autores se encuentran
dentro de los diez autores con el mayor índice H, como se observa en la Tabla 3: Min, H. (índice
H: 28), Chien, C.F. (índice H: 23), Tsakalidis, A. (índice H: 18) y Goyal, D.P. (índice H: 15). Lo
Capítulo 3. Resultados 12
anterior también es un indicador de la baja dedicación de estos autores a los temas bajo estudio
en esta investigación, como se mencionó anteriormente. Es decir, no hay una continuidad en la
investigación en esta área por parte de los autores; esto va en contra de la maduración del campo,
ya que se espera que la publicación de mayor calidad se dé después de que el autor ha ganado
experiencia en el campo, Por otra parte, y a pesar de que hay autores con índices H altos y una
gran cantidad de citaciones, éstas no corresponden con el tema central de la presente
investigación.
Tabla 3: Autores con el mayor índice H
Autor Cantidad de citaciones
en general Índice H del autor
Min, H. 3423 28
Angelis, L. 1803 26
Chien C.F. 2280 23
Colomo-Palacios, R. 324 22
Datta, A. 1922 20
García-Peñalvo, F.J. 1447 18
Tsakalidis, A. 1118 18
Fan, C.Y. 875 16
Nembhard, D.A. 686 14
De Laat, M. 806 13
Hoppe, H.U. 630 13
Los 37 artículos seleccionados fueron escritos por un total de 98 autores. El 98% de los autores
sólo tienen 1 artículo que hace parte de los resultados de esta búsqueda y sólo dos autores (Chien,
C.F. y Chen L.F.) cuentan con 2 publicaciones que están incluidas en los documentos
seleccionados para la presente investigación. Adicionalmente, en la Figura 3 se observa que la
mayor concentración de autores está en los índices H entre cero y uno, seguido de índices H entre
2 y 7. Lo anterior indica que el área de estudio seleccionada no tiene una dedicación por parte de
los autores y adicionalmente éstos tienen una baja actividad académica o investigativa y, por el
contrario, son muy pocos los autores que han escrito sobre el área sujeto de investigación, que
tienen una relevancia más significativa a nivel científico.
Capítulo 3. Resultados 13
Figura 3: Histograma de índice h de los autores
La Tabla 4 muestra los nombres de las revistas donde se encuentran artículos que hacen referencia
al uso de la analítica en las áreas de Recursos Humanos. Se observa que hay gran dispersión en
las fuentes que abordan este tema. La revista que tiene la mayor cantidad de artículos es “Expert
Systems With Applications”, con un total de 5 artículos. Las demás publicaciones solo tiene un
artículo.
Capítulo 3. Resultados 14
Tabla 4: Número de Artículos según fuente de Publicación
Nombre de la Revista Artículos
Expert Systems with Applications 5
American Behavioral Scientist 1
Computers and Industrial Engineering 1
Education and Information Technologies 1
Flexible Services and Manufacturing Journal 1
Human Factors and Ergonomics In Manufacturing 1
Human Resource Development Review 1
Human Resource Management International Digest 1
Indian Journal of Science and Technology 1
Information and Software Technology 1
INFORMS Journal on Computing 1
International Journal of Advanced Manufacturing Technology 1
International Journal of Industrial Engineering : Theory Applications and Practice 1
International Journal of Physical Distribution and Logistics Management 1
International Journal of Production Research 1
International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems 1
International Journal of Sports Science and Coaching 1
Internet Research 1
Journal of Business Strategy 1
Journal of Computers 1
Journal of Leadership Studies 1
Journal of Network and Computer Applications 1
Journal of Networks 1
Journal of Quality 1
Journal of the Association for Information Science and Technology 1
Journal of Theoretical and Applied Information Technology 1
Knowledge Management and E-Learning 1
Knowledge-Based Systems 1
Management Research Review 1
Procesamiento de Lenguaje Natural 1
Science of Computer Programming 1
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences 1
World Academy of Science, Engineering and Technology 1
Al analizar los países de los cuales provienen los artículos, se observa en la Figura 4 que tres
países lideran las investigaciones en el área de analítica aplicada en la Gestión de Recursos
Humanos. Estados Unidos es el país que produce la mayor cantidad de artículos, con un total de
8. Le siguen Taiwan e India, con un total de 7 y 4 respectivamente. Hay una ausencia de trabajos
Capítulo 3. Resultados 15
originados en América Latina, y esto podría explicar, al menos en parte, la ausencia de experiencia
en el uso de la analítica tanto a nivel empresarial como investigativo.
Figura 4: Número de artículos según el país de procedencia
Finalmente, se encontraron un total de 151 palabras clave. Esta gran dispersión en las palabras
clave usadas en los artículos muestra el amplio rango de áreas que se consideran al investigar la
analítica en la Gestión de Recursos Humanos. El 92% de las palabras calve se encuentran
presentes sólo en un artículo. En la Figura 5 se presenta el histograma de palabras clave que se
repiten más de una vez. La palabra clave más utilizada es data mining, que se encuentra en 13 de
los 37 artículos, lo cual permite pensar que la minería de datos es una de las herramientas de
analítica más utilizadas en Recursos Humanos. El problema radica en que en la minería de datos
se usan técnicas provenientes tanto de la estadística como de la inteligencia artificial, por lo que
el término por sí mismo resulta demasiado amplio como palabra clave que ayude a la recuperación
de un artículo en una base de datos bibliográfica. Este supuesto será revisado en detalle más
adelante en esta investigación.
Capítulo 3. Resultados 16
Figura 5: Histograma de Palabras Clave que se repiten más de una vez
4. Discusión
A continuación se responden las preguntas de investigación planteadas al inicio de este
documento. Algunos de los artículos describen casos de aplicación de la analítica que impactan
varios procesos en diferentes campos de Recursos Humanos y adicionalmente algunos artículos
describen diferentes casos de aplicación [17] [18] [19] [20] [21] [22]. En estos casos, los
resultados que se presentan a continuación consideran cada una de las aplicaciones de manera
independiente. Por otro lado, algunos de los artículos abordan aplicaciones de la analítica y la
minería de datos en Recursos Humanos, sin embargo, no describen el modelo o la técnica
utilizada. Lo anterior da como resultado un total de 29 modelos que tienen 48 aplicaciones
diferentes identificadas en los 37 artículos.
4.1 ¿Qué aplicaciones se le han dado a la analítica y la minería de datos en la
Gestión de Recursos Humanos y en qué áreas o campos?
Para efectos de esta investigación se utilizaron los siguientes campos o áreas dentro de la Gestión
de Recursos Humanos, propuestos por Martha Alicia Allice: 1- Análisis y Descripción de Puestos;
2- Atracción, Selección e Incorporación; 3- Desarrollo y Planes de Sucesión (el cual incluye el
aprovisionamiento interno o asignación de empleados); 4- Formación; 5- Evaluación del
Desempeño; 6- Remuneración y Beneficios [12]. Adicionalmente, se incluyó un área adicional
denominada “Retención”, debido a la relevancia de este campo en los resultados encontrados. Y
se definió un categoría adicional de “Otros” para incluir otras aplicaciones que no están
contenidas en los campos inicialmente descritos. Utilizando esta clasificación, los resultados de
la investigación se presentan en la Tabla 5.
Capítulo 4. Discusión 18
Tabla 5: Número de casos encontrados por área de aplicación
Como se observa, en la literatura analizada no se encontró evidencia de aplicaciones de la analítica
o de minería de datos en el área de Remuneración y Beneficios. La principal aplicación que ha
tenido la analítica en la Gestión de Recursos Humanos ha sido en el área de Atracción, Selección
e Incorporación de Empleados, donde se ha utilizado con los siguientes propósitos: identificar los
factores o características más relevantes a tener en cuenta en la búsqueda de candidatos que
aseguren su éxito o su buen desempeño [18] [22] [23]; desarrollar modelos de selección que se
adapten a los cambios en las estrategias de selección [24]; identificar los candidatos que mejor se
ajustan a los requisitos de un perfil o cargo o a la cultura organizacional, ya sea en la etapa inicial
del filtro o en la etapa de la selección [17] [18] [21] [25] [26], facilitar la lectura de hojas de vida
extrayendo de éstas la información requerida [27], predecir comportamiento en el trabajo de los
candidatos a una vacante, incluyendo predicciones de desempeño y/o de retención [20] [28]; y
evaluar los proveedores o fuentes de talento [20].
El campo de la Evaluación del Desempeño es el segundo que ha tenido mayor uso de analítica
para dar solución a los problemas que se presentan en éste. En este campo, las aplicaciones que
ha tenido la analítica tienen principalmente tres objetivos: mejorar el modelo de evaluación de
desempeño al identificar los criterios más relevantes para predecir el desempeño y que impactan
directamente en éste [19] [29] [30] [31]; mejorar la calidad en las evaluaciones de desempeño, al
reducir su subjetividad y/o predecir el desempeño futuro de los empleados [32] [33]; y evaluar las
competencias de los empleados con respecto a un rol o actividad específicos [17] [21].
En el área de Desarrollo y Planes de Sucesión, la analítica ha sido utilizada principalmente en la
asignación de empleados internos a roles, actividades específicas o equipos de trabajo,
identificando aquellos que mejor se ajustan a los requisitos de éstos [18] [34] [35] [36] [37].
También ha sido utilizada para identificar las brechas en competencias y conocimientos
(necesidades de desarrollo) de los empleados con respecto a roles específicos con el fin de diseñar
Capítulo 4. Discusión 19
planes de desarrollo ajustados y/o planes de carrera [20]; y para identificar las competencias de
liderazgo más relevantes que empujan los resultados del negocio, con el fin de enfocar el
desarrollo de los líderes en estas competencias [38].
En el campo de Retención de Empleados, la analítica ha sido utilizada para predecir el abandono
de los empleados, identificando aquellos con mayor riesgo de abandono y/o los motivos por los
cuales los empleados deciden abandonar la compañía, lo cual permite implementar estrategias y
acciones para evitarlo [10] [18] ] [20] [21] [39] [40]. También se ha utilizado para medir aquellos
empleados más valiosos, hacia los cuales deben enfocarse estrategias de retención [22] [40].
En el área de Formación, la analítica ha sido utilizada buscando optimizar los recursos invertidos
en ésta, por medio estrategias como: aumentar la eficiencia de los Sistemas de Gestión del
Aprendizaje (o Learning Management Systems, LMS) al proveer a cada empleado entrenamientos
que se ajusten a su perfil de aprendizaje [41]; explorar la calidad de los sistemas de aprendizaje e
identificar indicadores críticos para su evaluación [42]; evaluar la efectividad de los
entrenamientos (a través del desempeño y comportamientos de los estudiantes) [43]; permitir la
identificación y mejor aprovechamiento de las redes informales de aprendizaje [44] y mejorar la
planeación de los programas de formación [45].
En el área de Análisis y Descripción de Puestos sólo se identificó una aplicación de la analítica,
la cual tiene como objetivo la creación y mantenimiento automático de la ontología de
competencias [46].
Finalmente, en la categoría Otros se agruparon aquellos artículos que no están relacionados con
las áreas ya descritas, incluyendo: tres aplicaciones en la gestión de la colaboración, una de las
cuales busca identificar los patrones de colaboración que mejoran la eficiencia de los equipos de
trabajo [47]; y otras dos pretenden identificar las relaciones y comportamientos colaborativos
entre personas, cargas de trabajo y autonomía de quienes que hacen parte de un flujo de trabajo o
un proyecto [48] [49]. Dos investigaciones están relacionadas con la planeación o asignación del
personal: por un lado, una de éstas tiene como objetivo generar una serie de reglas para la
asignación de trabajadores a determinadas máquinas o tareas que permitan optimizar los recursos
(cubrir las necesidades de producción y al mismo tiempo brindar el entrenamiento requerido para
generar flexibilidad en la fuerza de trabajo) [50]; y la otra busca predecir las necesidades de
personal futuras con base en posibles escenarios, identificando número el número de personas
requeridas, el tipo (interno o externo) y las habilidades requeridas [20]. Otro de los artículos tiene
como objetivo identificar los factores más relevantes que se deben considerar en cierto tipo de
compañías para la implementación de sistemas de sugerencias, en comparación con los sistemas
de sugerencias exitosos en otras compañías [51]. Finalmente, uno de los artículos analizados se
refiere a la aplicación de técnicas de minería de datos en la Gestión de Recursos Humanos de
Capítulo 4. Discusión 20
manera general para analizar la información contenida en los sistemas de Recursos Humanos, sin
referirse a un área en particular [52].
4.2 ¿Cuáles son las técnicas o herramientas de analítica y de minería de datos
más utilizadas en Recursos Humanos?
La minería de datos es el área de la analítica que ha tenido mayor aplicación en la Gestión de
Recursos Humanos. En los documentos analizados, el 59% de los modelos descritos utilizan
técnicas de minería de datos para dar solución al problema que se planea y el 20% utilizan otras
técnicas de analítica. El 22%% de las aplicaciones encontradas no describen el tipo de técnica
utilizada.
La minería de datos se utiliza en los artículos para dar solución a problemas relacionados
principalmente con Clasificación (en el 36% de las aplicaciones) Reglas de Asociación (en el
27%), Agrupamiento (en el 23%), Selección de características (en el 8%) y Regresión (2%), ya
sea de manera individual o una combinación de éstos. Las técnicas de Agrupamiento son aquellas
que se utilizan con mayor frecuencia en combinación con otras (en el 24% de las aplicaciones),
principalmente con aquellas de Clasificación o Reglas de Asociación. Adicionalmente, uno de
los artículos combina minería de datos con la Analítica de Redes Sociales. .
Otros campos diferentes a la minería de datos, han sido aplicados en la Gestión de Recursos
Humanos, pero en menor medida, incluyendo Analítica o Minería de Texto [18] [26] [27] [51],
Analítica de Redes sociales [44] [46] [48], Analítica visual [49] e Inteligencia Colectiva [34].
La Tabla 6 muestra el número de casos en los que se aplica cada tipo de técnica, según el área de
Recursos Humanos, ya sea de manera individual o en combinación con otras.
Capítulo 4. Discusión 21
Tabla 6: Número de casos en los que se aplica cada tipo de técnica de la analítica o minería
de datos, según el área de Recursos Humanos
Se puede observar que en todas las áreas de Recursos Humanos han sido aplicadas diversas
técnicas de minería de datos o de analítica para resolver los problemas inherentes a éstas, es decir,
ninguna técnica se utiliza de forma exclusiva en una de las áreas o viceversa. Las técnicas de
minería de datos son las más utilizadas en todas las áreas. Otras técnicas de analítica han sido
utilizadas en menor medida, principalmente en campos identificados como “Otros”, en el que se
han aplicado la mayor cantidad de técnicas de analítica diferentes a la minería de datos,
incluyendo Analítica de Redes Sociales, de Texto y Visual.
La Tabla 7 muestra las diferentes técnicas de minería de datos descritas en los artículos, para
aquellos casos en los que se describen de manera detallada, que fueron aplicadas ya sea en
modelos simples o híbridos. En los casos en los cuales la investigación incluyó una etapa de
evaluación de varios modelos y selección del mejor, sólo se incluye aquella técnica utilizada en
el modelo seleccionado. Se observa que hay una gran variedad de técnicas aplicadas. K-Means,
Redes Neuronales y Àrboles de Decisión son las más utilizadas, considerando las aplicaciones en
modelos simples e híbridos, seguido por las técnicas de Algoritmo a priori y Máquinas de Soporte
Vectorial. Las demás técnicas sólo utilizan en una de las aplicaciones, y en su mayoría se utilizan
en modelos híbridos, excepto K-nearest neighbor (en una versión mejorada), Análisis de Clases
Latentes, Fuzzy C-means y Gradient Boosted Machine, que fueron aplicadas en modelos simples.
Atracción,
selección e
incorporación
Evaluación
del
desempeño
Desarrollo y
planes de
sucesión
Otros Retention Formación
Análisis y
descripción
de puestos
Total
Clasificación 5 3 2 - 4 3 - 17
Relgas de Asociación 4 3 1 3 1 1 13
Agrupamiento 2 2 1 1 - 4 1 11
Selección de Características 1 2 - - 1 - - 4
Regresión - - - 1 - - - 1
Analítica de Texto 2 - - 1 1 - - 4
Analítica de Redes Sociales - - - 1 - 1 1 3
Analítica Visual - - 1 - - 1
Inteligencia Colectiva - - 1 - - - - 1
3 3 3 2 1 4 1 17
3 2 3 1 1 - - 10
13 8 7 7 7 5 1 48
Aplicaciones en que se combinan varias técnicas
Técnica \ Área de la GRH
Total Aplicaciones identificadas
Técnica no especificada
Técnicas
Utilizadas
Minería
de Datos
Otras
técnicas
de
Analítica
Capítulo 4. Discusión 22
Tabla 7: Técnicas de minería de datos utilizadas y número de aplicaciones
Técnica Tipo de
Problema
Cantidad de
veces
utilizada en
modelos
simples
Cantidad de
veces
utilizada en
modelos
híbridos
Número
total de
veces
aplicada
K-means Agrupamiento 1 5 6
Redes Neuronales 2 4 6
Redes Neuronales de
propagación hacia atrás
Clasificación /
Agrupamiento - 4 4
Redes Neuronales Fuzzy Reglas de
Asociación 1 - 1
Redes Neuronales
Combinadas
Reglas de
Asociación 1 - 1
Árboles de Decisión
Clasificación /
Reglas de
Asociación
3 3 6
Algoritmo a priori Reglas de
Asociación 2 2 4
Máquinas de Soporte
Vectorial Clasificación 1 1 2
K-nearest neighbor
(mejorado) Clasificación 1 - 1
Análisis de clases latentes Reglas de
Asociación 1 - 1
Fuzzy C-means Agrupamiento 1 - 1
Gradient Boosted Machine Clasificación 1 - 1
Self-organizing map (SOM) Agrupamiento - 2 2
Regression Operating
Characteristic (ROC) Clasificación - 1 1
RST (rough set theory) Selección de
Características - 1 1
Minería de Secuencias Reglas de
Asociación - 1 1
Regresión Cox Regresión - 1 1
Algoritmo Scott-Knott (SK) Agrupamiento - 1 1
Método de Varianza Mínima
de Ward Agrupamiento - 1 1
Algoritmo GRASP Clasificación - 1 1
Algoritmo de Escalada Simple Clasificación - 1 1
Algoritmo de recocido
simulado Clasificación - 1 1
Búsqueda Tabu Clasificación - 1 1
Otras Técnicas de analítica
En las otras aplicaciones de analítica, se identificaron las siguientes técnicas específicas:
- En la Analítica de Redes Sociales se utilizaron modelos de descubrimiento, medidas de
centralidad y medidas de prestigio.
Capítulo 4. Discusión 23
- Al aplicar Analítica de Texto se utilizaron Procesos de Jerarquía Analítica (o proceso
jerárquico analítico), Algoritmo Jaro Winkler, Análisis de Semántica Latente, Pellet
Reasoner y SMS (Semantic Matching Step)
- En el caso en que se aplicó Inteligencia Colectiva se utilizaron técnicas como Coeficiente
de Agrupamiento, Crawling y Crowd Sourcing
En conclusión, existe una gran cantidad de técnicas utilizadas al aplicar analítica y minería de
datos en los problemas de la Gestión de Recursos Humanos. En general, las que han tenido mayor
aplicación han sido técnicas de Clasificación, Agrupamiento y Reglas de Asociación, en función
del problema específico que se quiere resolver.
4.3 ¿Cómo ha evolucionado el uso de analítica en Recursos Humanos a través
de los años?
Para responder esta pregunta se analizó la evolución que ha tenido la analítica y la minería de
datos a través de los años según el campo de aplicación y las técnicas utilizadas.
La Figura 6 muestra el número de aplicaciones descritas en los artículos publicados, según el
área de Recursos Humanos que se aborda y el año de publicación.
Figura 6: Número de aplicaciones descritas según el área de Recursos Humanos y el año de
publicación
Se observa que las investigaciones publicadas durante los primeros 6 años que abordan las
aplicaciones de la analítica y minería de datos en las áreas de Recursos Humanos están enfocadas
Capítulo 4. Discusión 24
en problemas de Atracción, Selección e Incorporación, de Retención, así como de Desarrollo y
Planes de Sucesión. Estas áreas son el foco de estudio hasta el año 2009 y siguen siendo
estudiadas en los años posteriores hasta el 2017. Sólo hasta el año 2011, en el cual se registró un
aumento en la literatura, se encontraron aplicaciones en el área de Formación, Evaluación del
Desempeño y en Otras áreas, y en el 2013 se registró una nueva aplicación en el área de Análisis
y descripción de puestos. Luego de este año, todas las áreas de Recursos Humanos se han
mantenido vigentes y siguen siendo incluidos en las investigaciones de manera consistente.
La Tabla 8 y la Tabla 9 muestran, para cada año, el número de modelos que se describen en los
artículos según su tipo (simple o híbrido) y según el tipo de técnica aplicada respectivamente.
Los modelos clasificados como “híbrido” son aquellos que se construyen con la combinación de
varios algoritmos o técnicas y los clasificados como “individual” son aquellos que sólo incluyen
una técnica específica.
Como se observa en las Tablas 8 y 9, en los años iniciales (entre el 2003 y el 2009) los artículos
que describen aplicaciones de analítica y minería de datos en la Gestión de Recursos Humanos
registran modelos de minería de datos, en los cuales se resuelven problemas de Clasificación y
Reglas de Asociación de manera individual (no híbridos). A partir del año 2011, se comenzaron
a registrar modelos híbridos en las aplicaciones, inicialmente combinando principalmente
técnicas de Clasificación, Agrupamiento y Reglas de Asociación y posteriormente con otras
técnicas como Selección de Características, Regresión y analítica de Redes Sociales. A partir de
este año se han aplicado los modelos híbridos en mayor medida que aquellos en los cuales se
utiliza una sola técnica. A partir del año 2012 se encontraron registros de aplicaciones que utilizan
técnicas de analítica diferentes a la minería de datos, incluyendo Analítica de Redes Sociales,
Analítica de Texto, Analítica Visual e Inteligencia Colectiva. Aunque estas técnicas han sido
aplicadas en menor medida que la minería de datos, sus aplicaciones han ido aumentando a través
de los años desde el 2012 hasta el 2016, incluyendo también casos en los cuales se aplican éstas
junto con otras técnicas de minería de datos. A pesar de la investigación de nuevas técnicas de
analítica en las áreas de Recursos Humanos, las investigaciones que aplican la minería de datos
siguen ocupando la mayor parte de la literatura, siendo los más importantes aquellos relacionados
con Clasificación, Agrupamiento y Reglas de Asociación.
Capítulo 4. Discusión 25
Tabla 8: Número de modelos descritos según su tipo y el año
Tabla 9: Número de modelos descritos, según el tipo de técnica utilizada y el año
Al analizar la evolución que ha tenido la aplicación de técnicas específicas a través de los años se
evidencia que Árboles de decisión fue la primera técnica utilizada y, aunque fue aplicada de nuevo
en años posteriores, se ha explorado una gran variedad de técnicas de minería de datos y no existe
una que haya sido utilizada de manera consistente a través de los años, sino que por el contrario,
2003 2006 2008 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Total
Simple 1 1 1 2 1 1 2 4 1 14
Hibrido 3 2 2 1 2 4 2 16
No Especificado 1 6 1 2 1 11
Total 1 1 1 1 11 3 4 3 2 10 4 41
Tipo de ModeloAño
Tipo de Técnica 2003 2006 2008 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Total
Minería de Datos 1 1 1 5 2 2 1 2 5 3 23
Clasificación 1 1 3 5
Reglas de Asociación 1 1 1 1 1 1 6
Clasificación + Reglas de Asociación +
Selección de Características1 1
Clasificación + Agrupamiento 2 2 1 5
Agrupamiento 2 1 3
Agrupamiento + Reglas de Asociación 1 1
Agrupamiento + Selección de
Características1 1
Reglas de Asociación + Regresión 1 1
Otras 1 1 2 3 7
Analítica de Texto 1 1 1 3
Analítica de Redes Sociales 1 1 2
Inteligencia Colectiva 1 1
Analítica Visual 1 1
Minería de Datos y Otras 1 1 2
Agrupamiento + Reglas de Asociación +
Analítica de Redes Sociales1 1
Agrupamiento + Clasificación +
Analítica de Texto1 1
No Especificada 1 6 1 1 9
Capítulo 4. Discusión 26
se incorporan nuevas técnicas a las investigaciones. Lo mismo ocurre con otras técnicas de
analítica, las cuales fueron incorporadas a partir del 2012 y a partir de este año, se han incorporado
nuevas técnicas no utilizadas previamente.
4.4 ¿Cuáles son los principales resultados obtenidos en las investigaciones?
Dado que hay una gran variabilidad en las aplicaciones descritas en los artículos (como se
evidenció en la Pregunta #1), y a que también hay una alta variabilidad en las técnicas de analítica
o minería de datos que se utilizan para resolverlos (como se evidenció en la Pregunta #2), los
resultados obtenidos en cada artículo son específicos para éste y no se pueden generalizar los
resultados en términos de las aplicaciones o de las técnicas utilizadas. Sin embargo, es posible
presentar algunas conclusiones sobre la utilidad de la analítica o la minería de datos en la Gestión
de Recursos Humanos.
Primero, en todos los casos analizados que incluyen el desarrollo de un modelo para resolver el
problema que se aborda, los resultados son satisfactorios según los parámetros definidos por los
investigadores, y en todos los casos se obtiene información valiosa para soportar la toma de
decisiones en la Gestión de Recursos Humanos en cada uno de los campos descritos en la Pregunta
número 1 [10] [21] [22] [23] [24] [25] [28] [29] [30] [31] [33] [37] [39] [40] [41] [42] [43] [45]
[47] [50] [51] [52]. Los niveles de precisión o confianza de los modelos desarrollados varían y
van desde el 60% al 98% (para aquellos artículos en los cuales se especifica). Sin embargo, a
excepción de uno de los modelos que generó reglas con un nivel de confianza del 60% [25], todos
los demás tienen resultados superiores al 80% en sus niveles de confianza. Se puede concluir
entonces que las aplicaciones de analítica y minería de datos en la Gestión de Recursos Humanos
permiten tomar mejores decisiones que los métodos tradicionales, los cuales se basan
principalmente en el criterio de expertos. Los resultados encontrados en los artículos evidencian
que las compañías pueden aumentar su eficiencia en los procesos, al automatizar o facilitar las
diferentes etapas que los confirman, así como tomar mejores decisiones, al contar con información
relevante que de otra manera no estaría disponible. También se puede concluir que los modelos
desarrollados pueden ser aplicados en otros campos o contextos sólo si se cuenta con los datos
necesarios para implementar el modelo.
Entre los resultados obtenidos en los artículos se resalta el desarrollo de algunas herramientas de
software que pueden ser utilizadas por los profesionales del área de Recursos Humanos para dar
solución a los problemas que se les presentan. Estas herramientas tienen las siguientes
funcionalidades: extraer información sobre características, educación y experiencia de las hojas
Capítulo 4. Discusión 27
de vida no estructuradas que están almacenadas en las bases de datos y presentarla de forma
organizada [27], predecir con precisión el candidato más apropiado para ocupar una vacante, así
como identificar los vacíos en competencias de empleados internos [17], identificar las tendencias
en los perfiles profesionales que se encuentran en el mercado para elaborar perfiles de cargo más
ajustados, lo cual facilita los procesos de reclutamiento y selección, así como el desarrollo de las
competencias que se están volviendo relevantes en el mercado [46], automatizar los procesos de
pre-selección de candidatos, realizando un ranking de éstos [26], extraer información relevante
sobre los mensajes recogidos en encuestas de satisfacción en el trabajo y entrevistas de retiro para
identificar los motivos de abandono y poder evitarlos [18], identificar y visualizar redes
informales de aprendizaje del día a día en organizaciones y permitirle a los empleados conectarse
con otras personas, según sus necesidades e intereses de aprendizaje en el día a día [44], identificar
las contribuciones realizadas por los miembros de los equipos en proyectos de desarrollo de
Software e identificar patrones de colaboración [49], brindar recomendaciones para la
conformación de equipos de trabajo, según el área de especialidad requerida para éstos y otras
preferencias del usuario [34] e identificar las reglas para la conformación de equipos de trabajo,
específicamente para el desarrollo de Software [35].
Adicionalmente, hay un grupo de artículos que incluyen la comparación entre dos o más modelos
y se presenta aquel que genera mejores resultados [10] [21] [24] [29] [33] [39] [40] [42] [43].
En estos casos los principales resultados obtenidos en la comparación de los modelos son:
El modelo de “Gradient Boosted Machine” produjo los mejores resultados para predecir los
empleados con mayor probabilidad de abandonar su empleo, con una precisión general del
81% en sus predicciones, en comparación con otras técnicas como árboles de decisión,
regresión logística y k-means [17].
Los árboles de decisión C4.5 fueron los de mayor precisión comparados con los métodos
Random Tree, REP Tree y CART en la generación de reglas de selección para soportar la
identificación de candidatos que mejor se ajustan a un perfil, con una precisión del 88,7%.
Sin embargo, la precisión se aumentó por encima del 90% al construir un modelo combinado
adaptable, que permite incorporar las reglas adaptables generadas con los otros tres
algoritmos [24].
En comparación con siete algoritmos tradicionales KNN (K-Nearest Neighbor), el algoritmo
KNN mejorado que se desarrolló tuvo un mejor desempeño, con mayor precisión y menor
varianza. Este algoritmo mostró un máximo error de predicción inferior al 2% cuando la
distancia ponderada entre el individuo que se predice y la muestra es por debajo de 0.9.
Cuando la distancia está entre 0.9 y 2, el error suber a 5,31%, pero cuando ésta sube por
encima de 2, el máximo error es inestable y produce resultados inaceptables [33].
Capítulo 4. Discusión 28
En la identificación de los parámetros más relevantes para predecir el desempeño y que
impactan directamente en éste, el algorimo K-means continuo generó mejores resultados que
los algoritmos K-means y “Pairwise agglomerative”, al medir parámetros como tasa de error,
entropía y pureza [29].
Los árboles de decisión C5.0 tuvieron mejor precisión de clasificación que los métodos
CHAID y CART, con una tasa de precisión del 89,4% en la identificación de los indicadores
críticos para evaluar los entrenamientos [42].
Los modelos de Redes Neuronales de propagación hacia atrás BPNN (tradicional y adaptado),
obtuvieron una mayor precisión comparado con los árboles de decisión y la regresión
logística, tanto en la predicción de los comportamientos de aprendizaje de los estudiantes, así
como en la predicción del desempeño de éstos. El modelo de BPNN adaptado tuvo una mayor
precisión que el tradicional (98,28% vs. 95,15%) en la predicción de los comportamientos
de aprendizaje de los estudiantes, y el modelo BPNN tradicional tuvo mayor precisión que el
adaptado (95,17% vs. 91,04%) en la predicción del desempeño de los estudiantes [43].
En la predicción de la rotación de profesionales de tecnología, un modelo híbrido (SOM +
BPNN) obtuvo una precisión del 92%, superior a aquella obtenida con los modelos K-Means
(63,5%) y redes neuronales BPNN (87,2%) [39].
Con un coeficiente de confianza del 95%, se concluye que el algoritmo híbrido RST-SVM-
DT, que combina algoritmos de RST (Rough Set Theory), SVM (Support Vector Machines)
y Arboles de decisión tiene mayor precisión en la extracción de información para la toma de
decisiones relacionadas con selección, predicción del desempeño y retención, que cada uno
de los algoritmos aplicados de manera independiente o combinados entre sí. Comparado con
el algoritmo SVM, la precisión es levemente mayor, aunque no es significativo
estadísticamente, por lo cual ambos modelos son comparables [21].
Para la predicción de la rotación de empleados, se compararon los modelos SVM, Random
Forest y Naïve Bayes. Aunque los tres modelos son comparables en su precisión total, el
modelo SVM tuvo resultados superiores a los otros dos modelos en el reconocimiento de
verdaderos positivos, que son aquellos empleados que han renunciado [40].
Finalmente, hay un grupo de artículos incluidos en el análisis, que corresponde al 14% del total,
que hacen mención a otras potenciales aplicaciones de la analítica y la minería de datos en la
Gestión de Recursos Humanos, sin embargo, no presentan el desarrollo de un modelo específico
ni resultados concretos para soportar las hipótesis que plantean [19] [20] [32] [36] [38]. Por lo
tanto, existe oportunidad de realizar investigaciones adicionales para desarrollar los modelos
prácticos más adecuados a utilizar en la solución de los problemas identificados en cada caso.
También hay oportunidad de realizar investigaciones futuras enfocadas en mejorar los modelos
Capítulo 4. Discusión 29
ya desarrollados, especialmente en aquellos casos que presentan limitaciones, ya sea a través de
la identificación de una técnica que permita mejorar los niveles de confianza o incorporando
variables o información adicional que también genere mejores resultados; o en desarrollar nuevos
modelos para resolver problemáticas que aún no han sido abordadas, incluyendo por ejemplo
problemas de Remuneración y Beneficios, los cuales no fueron incluidos en las investigaciones
analizadas.
5. Conclusiones
En relación a cada una de las preguntas de investigación planteadas, se pueden realizar las
siguientes conclusiones:
P1: ¿Qué aplicaciones se le han dado a la analítica y la minería de datos en la Gestión de
Recursos Humanos y en qué áreas o campos?
Como resultados del análisis sistemático de literatura se evidenció que la analítica y la minería de
datos han sido aplicadas en todas las áreas de la Gestión de Recursos Humanos a excepción del
área de Remuneración y Beneficios, en donde existe potencial de realizar investigaciones futuras.
El área que ha tenido mayor aplicación a través de los años ha sido la de Atracción, Reclutamiento
y Selección de empleados, seguido por el área de Evaluación del Desempeño. Las aplicaciones
de la analítica y la minería de datos en todas las áreas son muy variadas y responden a diferentes
problemáticas que se presentan en cada una.
P2: ¿Cuáles son las técnicas o herramientas de analítica y de minería de datos más utilizadas
en Recursos Humanos?
La minería de datos es el área de la analítica que ha tenido mayor aplicación en la Gestión de
Recursos Humanos. Se utilizan principalmente modelos de Clasificación, Agrupamiento y
Reglas de Asociación, tanto en modelos híbridos como simples. Al analizar las áreas de la
Gestión de Recursos Humanos, es posible identificar diferentes técnicas y modelos aplicados en
todas las áreas, es decir, hay una gran variedad de técnicas utilizadas en los casos analizados y no
existe una tendencia a utilizar cierto tipo de modelo para cada problema. K-means, Redes
Neuronales, Arboles de decisión y Algoritmo a priori fueron las que más se aplicaron en forma
repetitiva.
P3: ¿Cómo ha evolucionado el uso de analítica en Recursos Humanos a través de los años?
Las áreas de Atracción, Selección e Incorporación, Retención de empleados y Desarrollo y Planes
de Sucesión, han sido el foco de estudio desde las investigaciones iniciales y aún continúan
vigentes. Con el tiempo han surgido problemas en nuevas áreas que se han buscado resolver a
través de la analítica y la minería de datos, incluyendo problemas en el área de Evaluación de
Capítulo 5. Conclusiones 31
Desempeño, Formación y otros. Ha habido dos momentos importantes desde el 2003 en los cuales
se ha visto un interés particular por estudiar las aplicaciones de la analítica y la minería de datos
en la Gestión de Recursos Humanos. El primero fue en el 2011, año en el cual se registró un
aumento importante en la literatura y en el cual se incorporaron nuevas áreas y nuevas técnicas
que no habían sido estudiadas previamente. Posteriormente en el año 2016 se registró de nuevo
un incremento en la literatura. Aunque en este año no se incursionó en áreas nuevas, sí se
incluyeron nuevas técnicas, especialmente técnicas de analítica diferentes a la minería de datos
que no habían sido estudiadas previamente, incluyendo Analítica de Redes Sociales, Analítica de
Texto, Analítica Visual e Inteligencia Colectiva. Sin embargo, estas nuevas técnicas no han sido
aplicadas posteriormente en otras áreas o campos.
P4: 4.4 ¿Cuáles son los principales resultados obtenidos en las investigaciones?
A pesar de que los resultados prácticos de cada una de las investigaciones son diferentes, se puede
concluir de manera general que las aplicaciones de analítica y minería de datos en la Gestión de
Recursos Humanos permiten aumentar la eficiencia en sus procesos, al automatizar o facilitar las
diferentes etapas de éstos, así como tomar mejores decisiones que los métodos tradicionales al
contar con información relevante que de otra manera no estaría disponible. También se puede
concluir que los modelos desarrollados pueden ser aplicados en otros campos o contextos siempre
y cuando se cuente con los datos necesarios para implementar el modelo.
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